Diseño generativo. Innovación y desafíos.

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El diseño generativo es un enfoque en el diseño asistido por las computadoras que utiliza algoritmos y lógica computacional para generar automáticamente múltiples  soluciones de diseño basadas en ciertos criterios y restricciones predefinidos. 

En lugar de depender completamente de la creatividad humana, el diseño generativo incorpora la capacidad de la inteligencia artificial y los algoritmos para explorar diversas opciones y encontrar soluciones eficientes y optimizadas.  

Algunas características clave del diseño generativo incluyen:

Algoritmos y Reglas: Se establecen algoritmos y reglas que definen las restricciones del diseño y los parámetros que deben cumplirse. Estos algoritmos guían el proceso de generación del diseño.

Interavciones Automáticas: El diseño generativo es capaz de generar automáticamente múltiples acciones del diseño, explorando una variedad de opciones en función de los parámetros establecidos.

Optimización: A menudo, el diseño generativo se utiliza para optimizar ciertos aspectos del diseño, como la eficiencia estructural, el uso de materiales, o la funcionalidad, con el objetivo de encontrar soluciones más efectivas.

Adaptabilidad: Puede adaptarse a cambios en los requisitos de diseño y restricciones, generando nuevas soluciones en respuesta a ajustes en los parámetros.

Es importante tener en cuenta que la inteligencia artificial no puede reemplazar la creatividad y el juicio humano en el diseño gráfico. Los diseñadores gráficos siguen siendo responsables de la definición de la estética y la dirección creativa de un proyecto. Su experiencia y conocimiento es y continuará siendo imprescindible. 

El diseño generativo ha abierto nuevas posibilidades y alternativas de negocio en diversas industrias. Aquí te presento algunas áreas donde el diseño generativo está siendo aprovechado para crear oportunidades de negocio innovadoras:

1. Fabricación y Producción Personalizada:

• Diseño de Producto Personalizado: Las empresas pueden utilizar el diseño generativo para crear productos personalizados que se adapten a las necesidades específicas de cada cliente. Esto es especialmente valioso en la fabricación de artículos como calzado, ropa, joyería, etc.

2. Arquitectura y Construcción:

• Optimización Estructural: En arquitectura y construcción, el diseño generativo se utiliza para optimizar la eficiencia estructural de los edificios. Esto puede resultar en estructuras más fuertes y ligeras, con un uso más eficiente de los materiales.

3. Diseño de Vehículos:

• Vehículos Personalizados: En la industria automotriz, el diseño generativo se aplica para crear componentes personalizados, desde llantas hasta partes de la carrocería. Esto puede llevar a vehículos más ligeros y eficientes.

4. Industria Aeroespacial:

• Optimización de Componentes: En la fabricación de aeronaves, el diseño generativo se utiliza para optimizar la forma y el peso de componentes críticos, mejorando la eficiencia y reduciendo el consumo de combustible.

5. Diseño de Producto y Mobiliario:

• Diseño Innovador: Empresas de diseño y mobiliario utilizan el diseño generativo para explorar formas y estructuras innovadoras que no serían fácilmente concebidas mediante métodos tradicionales.

6. Salud y Prótesis:

• Prótesis Personalizadas: En el ámbito de la salud, el diseño generativo se utiliza para crear prótesis personalizadas que se ajustan de manera óptima a la anatomía de cada paciente.

7. Juegos y Entretenimiento:

• Diseño de Personajes y Entornos: En la industria del entretenimiento, el diseño generativo se utiliza para la creación de personajes, escenarios y elementos de juego, ofreciendo mundos más dinámicos y únicos.

8. Diseño Sostenible:

• Optimización de Recursos: El diseño generativo puede contribuir a la sostenibilidad al optimizar el uso de recursos en la fabricación de productos, reduciendo el desperdicio de materiales y la energía utilizada en el proceso.

Estas son solo algunas de las formas en que el diseño generativo está influyendo en nuevas oportunidades de negocio. 

En el campo del diseño gráfico, el diseño generativo tiene el potencial de ofrecer varias oportunidades y beneficios. Aquí tienes algunos de los alcances específicos en diseño gráfico:

1. Creación de Elementos Visuales Dinámicos:

• El diseño generativo puede ser utilizado para crear elementos visuales dinámicos, como patrones, texturas y composiciones, que pueden adaptarse y cambiar según ciertos parámetros o condiciones.

2. Branding Personalizado:

• Permite la creación de identidades visuales y logotipos que pueden personalizarse de acuerdo con diferentes variables, como ubicación geográfica, demografía del público objetivo, o eventos específicos.

3. Diseño de Tipografías Únicas:

• La generación automática de tipografías puede llevar a la creación de fuentes únicas y creativas.

4. Diseño Editorial Dinámico:

• En diseño editorial, el diseño generativo puede utilizarse para crear maquetas y layouts dinámicos, ajustándose automáticamente a diferentes contenidos y permitiendo una mayor flexibilidad en la presentación visual.

5. Creación de Arte Generativo:

• El diseño generativo se presta especialmente bien para la creación de arte generativo, donde los algoritmos pueden influir en la creación de ilustraciones, obras gráficas y elementos visuales abstractos.

6. Diseño de Interfaces de Usuario Adaptativas:

• En diseño de interfaces de usuario (UI), el diseño generativo puede adaptar la interfaz visual en tiempo real según las preferencias del usuario, proporcionando una experiencia más personalizada.

7. Generación de Gráficos para Infografías:

• Facilita la creación de gráficos y elementos visuales para infografías de manera automática, optimizando la presentación de datos de una manera visualmente atractiva.

8. Personalización en Publicidad:

• Permite la creación de anuncios personalizados en tiempo real, adaptando los elementos visuales según la información del usuario o las condiciones contextuales.

9. Diseño de Embalajes Dinámicos:

• En el diseño de envases, el diseño generativo puede ser utilizado para crear patrones y diseños que se adapten a diferentes tamaños, formas o variaciones de productos.

10. Exploración Creativa:

• Facilita la exploración de ideas creativas, generando múltiples versiones de un diseño para que los diseñadores puedan explorar y seleccionar la opción más adecuada.

Cómo funciona?, la Inteligencia Artificial Generativa utiliza algoritmos y redes neuronales avanzadas que aprenden de textos e imágenes, y a partir de ese aprendizaje generan contenido nuevo y único. 

Actualmente, todos los software de diseño incluyen funcionalidades o herramientas de IA. Incluso Adobe ha creado su propia plataforma de inteligencia artificial, Adobe Sensei, que se utiliza en muchos de sus productos para diseñadores, como Photoshop, Illustrator e InDesign. 

Otros programas de diseño gráfico que han integrado la IA dentro de sus procesos son: Piktochart, Affinity Designer, Sketch, InVision Studio, Gravit Designer. 

La relación entre un diseñador y la inteligencia artificial es a través de la interacción con prompts.

El prompt es una descripción textual de lo que quieres que aparezca en la imagen. Algo así como el briefing en un proyecto. El diseñador proporciona instrucciones o guías a la inteligencia artificial para generar contenido específico, y luego trabaja en colaboración con la salida generada para refinarla y adaptarla a sus necesidades creativas.

elementos básicos debes tomar en cuenta para hacer un Prompt eficáz?

• Ser claro y conciso.

• Proporciona suficiente contexto.

• Comunica un estilo y formato consistente.

• Personaliza las indicaciones.

• Menciona la calidad que esperas obtener (HD, 4k, 8k, etc).

Usos de la IA en Diseño

Edición de fotos

Con ayuda de la IA puedes mejorar imágenes y fotografías con mayor facilidad y rapidez. Agilizar el reconocimiento de patrones, colores y formas. Corregir de forma automática. Refinar los bordes de la imagen, entre otros.

inspiración

Muchos diseñadores recurren al uso de esta tecnología cuando necesitan generar ideas para proyectos complejos. Por ejemplo, ideas de un logotipo que requiere incluir muchos elementos. 

Diseño gráfico para publicidad

Por medio de la AI también puedes optimizar la creación de anuncios y banners más atractivos. De modo que al comunicarle el perfil del cliente a esta herramienta, la misma pueda mostrarte un resultado adaptado a las necesidades del usuario final.

Búsqueda de recursos 

Sobre todo cuando necesites un recurso gráfico muy específico, la inteligencia artificial puede ofrecerte un resultado de búsqueda bastante óptimo. Por ejemplo, una fotografía con cierta cantidad de personas, en un determinado escenario, haciendo una acción puntual. 

Herramientas Generativas más conocidas para diseño gráfico

Midjourney. Es un software independiente,  cerada en 2022, que por medio de la plataforma Discord logra transformar textos en imágenes. Es decir, que los usuarios al describir la imagen que desean, el programa genera diversas opciones.

En Midjourney, aparte de la descripción, también puedes subir una imagen como referencia, pero no modificar. 

Dall-E . Otra de las herramientas de inteligencia artificial más utilizadas por diseñadores gráficos es Dall-E. Fue desarrollada por OpenAI y consiste en un sistema que crea imágenes realistas y complejas, también por medio prompts. 

Es una herramienta de generación de imágenes muy sencilla. Ofrece hasta 4 imágenes y siempre compone en cuadrado. Lo importante es la descripción de las instrucciones escritas: Concepto (escena personajes, acciones, lugares). Formato: retrato, paisaje, fotografía, ilustración, pintura, dibujo. Referencias: (tipo de lente u objetivo, primer plano…)   

En 2023, fue lanzada la base beta de la versión 3

Runway ML.  Lanzada en 2022, hay quien habla de Runway ML como la competencia directa de Adobe, al punto que es llamada la nueva “creative suite”. Sin embargo, más bien es una herramienta que se centra en la experimentación creativa y la exploración. 

Es un software de pago de alto nivel para diseñadores gráficos que produce contenido visual creativo, como animaciones, diseños interactivos, imágenes, etc., gracias a su avanzada tecnología generativa.   

Su interfaz es muy sencilla, sin necesidad de ser experto en programación. 

Leonardo AI. En la línea de Midjourney está Leonardo AI. Es una herramienta de diseño gráfico lanzaa en 2022, impulsada por inteligencia artificial que puede crear diseños personalizados y atractivos de manera rápida y eficiente. La ventaja es que ofrece muchas plantillas y elementos gráficos para ayudar a los usuarios a crear diseños. La desventaja, todavía no puede igualar la creatividad y el criterio humano en términos de diseño.

Adobe Firefly  

El gigante tecnológico Adobe se ha unido oficialmente a la carrera para aprovechar al máximo el potencial de la IA generativa. El plan de Adobe se basa en dos nombres clave: Firefly y Sensei. Por el momento es una plataforma abierta y de prueba que fue creada en 2023.

Aunque el diseño generativo tiene muchas fortalezas y aplicaciones innovadoras, también presenta algunas debilidades y desafíos. Aquí hay algunas de las limitaciones y debilidades asociadas con el diseño generativo:

1. Necesidad de Datos de Entrada de Calidad:

• La calidad de los resultados generados depende en gran medida de la calidad de los datos de entrada y las reglas o algoritmos establecidos. 

2. Falta de Comprensión del Contexto:

• La inteligencia artificial puede tener dificultades para comprender completamente el contexto y los matices de un proyecto. Esto puede llevar a interpretaciones erróneas o a la generación de soluciones que no son adecuadas para un contexto específico.

3. Riesgo de Replicación de Estilos Existentes:

• Si el modelo de diseño generativo se entrena predominantemente con un conjunto limitado de estilos, existe el riesgo de que reproduzca patrones y estilos existentes sin ofrecer soluciones verdaderamente innovadoras.

4. Ética y Sesgos en los Datos:

• Si los datos de entrenamiento contienen sesgos, la inteligencia artificial puede replicar y amplificar esos sesgos en los resultados generados. Esto puede dar lugar a soluciones discriminatorias o poco éticas.

5. Necesidad de Conocimientos Técnicos:

• La implementación y ajuste de modelos generativos a menudo requieren conocimientos técnicos avanzados en programación y aprendizaje automático, lo que puede limitar el acceso para diseñadores sin experiencia en estas áreas.

Es esencial reconocer que la inteligencia artificial generativa no es un reemplazo total de la creatividad humana, sino una herramienta.

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